Яндекс Аудитории: какие сегменты собрать и как использовать в Директе

Что такое Яндекс Аудитории и зачем они нужны

Яндекс Аудитории — это бесплатный сервис Яндекса, который превращает ваши данные о людях в сегменты и отдаёт их в Директ. Логин общий с Директом и Метрикой, отдельный доступ заводить не нужно. Внутри вы видите список сегментов, у каждого — тип, статус обработки и примерный охват в анонимных идентификаторах.

Источников данных шесть, и каждый закрывает свою задачу:

• Данные CRM — файл с телефонами и email клиентов.
• ID мобильных устройств — список рекламных идентификаторов (GAID, IDFA).
• Геолокация — окружности вокруг адресов и полигоны, нарисованные руками на карте.
• Пиксель Яндекс Аудиторий — счётчик показов, вшитый в медийный креатив.
• Провайдеры данных (DMP) — платные сегменты внешних поставщиков.
• Похожий сегмент (look-alike) — расширение любого готового сегмента до похожей аудитории.

Рядом лежит импорт целей и сегментов Метрики с AppMetrica — это витрина того, что уже посчитал счётчик. Связку «счётчик → цели и сегменты → догоняющая кампания» я подробно разобрал в отдельном материале про ретаргетинг по вовлечённости, повторяться здесь не буду.

Дальше — только то, что живёт внутри самих Аудиторий: файлы с контактами, карта, пиксель, чужие данные и look-alike. Именно до этой части большинство рекламодателей так и не доходит, хотя сервис лежит в двух кликах от Директа и стоит ноль рублей.

Сегменты из CRM: телефоны, email и ID устройств

Самый ценный сегмент — тот, который у вас уже есть в базе. В Аудитории грузится обычный CSV или TXT: колонка с телефонами, колонка с email, отдельным типом сегмента — ID мобильных устройств. Телефон пишем в международном виде (79161234567), email — в нижнем регистре. Файл принимается размером до 1 ГБ, упереться в этот лимит на реальной клиентской базе почти невозможно.

Два момента, на которых спотыкаются чаще всего. Первый — минимальный размер: сегмент заработает, когда Яндекс опознает в файле хотя бы 100 своих пользователей. Второй — матчинг: совпадёт далеко не вся база. В моей практике порядок такой — из 12 000 телефонов интернет-магазина опознаётся 4–6 тысяч человек, по email процент обычно ниже, по ID мобильных устройств заметно выше. Планируйте охват от опознанной части.

Если служба безопасности против выгрузки контактов в открытом виде, грузите MD5-хэши: в интерфейсе есть галочка «данные захэшированы», качество матчинга от этого не падает. Юридическая часть на вас — при загрузке вы подтверждаете, что имеете согласие клиентов на обработку персональных данных.

Что стоит вынести в отдельные файлы (одна группа — один сегмент, иначе корректировать ставки будет нечем):

• Покупали за последние 12 месяцев — исключаем из кампаний на привлечение или догоняем допродажей.
• Молчат 6–12 месяцев — реактивация с отдельным оффером.
• Средний чек выше вашего порога — повышающая корректировка ставки.
• Бросили корзину или недооформили заявку — короткий догон на 3–7 дней.
• Отказники, возвратники, проблемные клиенты — жёсткое исключение.

Сегмент обрабатывается от нескольких минут до пары часов. Автообновления у файла нет: актуальный список нужно перезаливать руками. Я ставлю напоминание раз в месяц, для магазинов с быстрым циклом покупки — раз в две недели. Как нарезать базу на такие группы внутри самой CRM, разбирал в термине CRM-маркетинг.

Геолокация: полигоны, окружности и регулярные посещения

Гео-сегменты собирают людей по факту физического присутствия в точке. Это другая механика по сравнению с геотаргетингом Директа: там вы ограничиваете регион показа объявлений, здесь получаете список конкретных пользователей, которые бывали в заданной области, и дальше применяете его как условие или корректировку.

Область задаётся двумя способами. Окружности — точки на карте с радиусом от 0,5 до 10 км; адреса заливаются списком из файла, что экономит время на сети из тридцати магазинов. Полигоны — контуры, которые вы обводите руками: здание торгового центра, территория ЖК, павильон выставки. Лимиты на количество точек и площадь сервис показывает прямо при рисовании.

Дальше выбирается условие, ради которого всё и затевалось: «регулярно посещает», «живёт», «работает», «был N дней назад», «сейчас находится в области». Набор условий зависит от типа области, окно наблюдения задаётся в днях и упирается в последние 90. Связка «полигон выставочного павильона + был 1–5 дней назад» даёт горячий сегмент, который к концу недели остывает, поэтому кампанию под него готовят заранее.

Сценарии, которые окупаются чаще прочих:

• Конкуренты. Окружность 0,5–1 км вокруг их точек, условие «был 7–30 дней назад» — человек уже ходил за вашей категорией рядом с домом.
• Свой район. Полигон вокруг клиники или салона, условие «живёт» — для бизнеса с радиусом обслуживания в пару километров.
• Бизнес-центры. Условие «работает» для доставки обедов, барбершопов, автосервисов и корпоративных услуг.
• События. Полигон площадки конференции на даты проведения — B2B-аудитория, которую иначе собрать негде.

Главное ограничение — плотность людей. В миллионнике окружность на километр наберёт десятки тысяч идентификаторов; в городе на 80 тысяч жителей тот же радиус даст сегмент, на котором Директ не разгонится. Смотрите на охват сразу после создания: меньше нескольких тысяч человек — расширяйте радиус или увеличивайте окно в днях.

Пиксель Яндекс Аудиторий: кто видел вашу медийную рекламу

Пиксель Яндекс Аудиторий — счётчик показов для медийной рекламы. Вы создаёте пиксель в интерфейсе, получаете код и вшиваете его в креатив: в баннер или видео медийной кампании Директа, в размещение через AdFox, в закупку у площадки, которая умеет принимать сторонние пиксели. Он фиксирует сам факт показа — клик для этого не нужен.

Из накопленных показов собирается сегмент, и при его создании вы задаёте два параметра: сколько раз человек видел рекламу (например, не менее трёх показов) и за какой период, максимум — последние 90 дней. Сегмент становится рабочим, когда наберётся порядка тысячи уникальных пользователей, поэтому на скромной медийной кампании данных придётся ждать неделю-другую.

Что с этим сегментом делают на практике:

• Дожимают. Видел баннер три и более раз, на сайт так и не зашёл — отдельная кампания с прямым оффером. Для охватной рекламы это единственный честный ретаргетинг: списка посетителей сайта здесь просто нет.
• Гасят частоту. Сегмент «видел 10+ раз» уходит в исключения, чтобы бюджет перестал утекать на человека, который уже устал от креатива.
• Считают post-view. Сравниваете поведение увидевших с остальными и понимаете, дала ли медийка отложенный эффект.
• Строят похожую аудиторию. Увидевшие и отреагировавшие — приличный источник для look-alike.

Ещё один приём: один и тот же пиксель в креативах двух разных площадок покажет пересечение их охватов. Если больше половины людей видят вас в обеих сетях, вы платите дважды за одни и те же глаза — и это повод перекроить сплит бюджета.

DMP-сегменты: чужие данные и когда за них стоит платить

Провайдеры данных (DMP) — внешние поставщики, которые продают доступ к своим аудиторным спискам: телеком, банковские скоринги, крупные площадки, исследовательские компании. В каталоге Аудиторий вы находите сегмент вроде «планируют покупку автомобиля», «владельцы кошек», «часто летают», отправляете запрос на доступ и после подтверждения используете его как обычное условие подбора аудитории.

Деньги здесь появляются в момент показа: провайдер берёт надбавку к цене за тысячу показов, её размер видно в карточке сегмента ещё до подключения. То есть ваш CPM растёт, а методику сбора данных вы принимаете на веру — провайдер её не раскрывает. Отсюда правило приоритетов: сначала выжимаем свои источники (CRM, пиксель, look-alike), к чужим идём после.

Как тестировать без потерь. Заводите отдельную группу с DMP-сегментом, ставите тот же креатив и ту же посадочную, что в базовой кампании, ограничиваете тест бюджетом порядка 15–30 тысяч рублей и сравниваете CPA, долю отказов и глубину просмотра. Разница в пределах погрешности означает, что надбавка вам не нужна; двукратный разрыв в CPA — повод масштабировать.

Реально DMP выручает в двух ситуациях: своей базы ещё нет (новый бизнес, первый запуск) или нужен признак, которого у вас физически неоткуда взять — доход, наличие автомобиля, состав семьи. В остальных случаях те же деньги лучше вложить в расширение собственного CRM-сегмента: он бесплатный и точнее любого купленного.

Look-alike: как собрать похожую аудиторию и не размыть её

Look-alike расширяет готовый сегмент до похожей аудитории: Яндекс берёт ваш список и подбирает пользователей с близким поведенческим профилем. Строится он от любого сегмента Аудиторий — CRM, пикселя, геолокации, импортированного сегмента Метрики. Механику самого алгоритма разбирал в термине look-alike.

Формальное требование — минимум 1000 человек в исходнике. Рабочий минимум по опыту выше: от 5 тысяч, иначе профиль строится по слишком шумной выборке. При создании вы двигаете ползунок между точностью и охватом: в положении «точность» получаете компактное ядро, максимально похожее на источник; в положении «охват» — в разы более широкий сегмент с размытым качеством и низким CPM. Плюс две галочки: сохранять распределение по городам и по типам устройств. Для локального бизнеса первую включайте всегда, иначе половина похожей аудитории окажется в соседнем регионе.

Качество look-alike равно качеству источника, и это главное правило. LAL от сегмента «все посетители сайта» приносит мусор: внутри случайные заходы, боты и ваши же текущие клиенты. LAL от 3–5 тысяч оплативших даёт CPA на уровне тёплых кампаний, иногда лучше. Порядок приоритета источников такой: оплатившие → повторные покупатели → оставившие заявку → вовлечённые посетители.

Практический приём: от одного источника соберите два look-alike, точный и широкий, и запустите их разными группами с одинаковыми ставками. Через 7–10 дней станет видно, какой вариант тянет ниша. Победителя масштабируете, второй держите в резерве на случай выгорания первого.

Как использовать сегменты Аудиторий в Директе

Сам по себе сегмент ничего не показывает. В Директе он включается через условие «Ретаргетинг и подбор аудитории»: внутри условия набираются наборы правил с логикой «выполнены все», «выполнено хотя бы одно», «не выполнено ни одного». Так собираются связки вроде «есть в CRM-сегменте покупателей И был в радиусе 1 км от магазина за последние 30 дней».

Применяют сегменты тремя способами:

• Как таргетинг. Кампании в РСЯ и медийные форматы показываются только людям из сегмента.
• Как корректировку ставок. Работает в любых кампаниях, включая поиск: диапазон от −100% до +1200%. Повторным покупателям я обычно ставлю +20–50%, сегменту отказников — −100%.
• Как исключение. Действующих клиентов минусуют из кампаний на привлечение, чтобы не платить за тех, кто и так вернётся сам.

Чек-лист ошибок, которые я чаще всего вижу в аккаунтах:

• Залита одна общая база «все клиенты»: корректировать нечего, для разных ставок нужны разные сегменты.
• Файл загрузили год назад и забыли; половина контактов давно протухла.
• Корректировка +200% на сегмент из 300 человек: статистики там не наберётся, ставки разгоняются впустую.
• Look-alike построен от сегмента «все посетители» — охват большой, CPA грустная.
• В Аудиториях руками воспроизводят то, что уже посчитал счётчик: сегменты Метрики подключаются в Директ напрямую, дублировать их файлом бессмысленно.

Порядок работы, если начинаете с нуля: заливаете CRM, разбитую на 3–4 осмысленные группы; строите look-alike от лучшей из них; добавляете гео вокруг своих точек и точек конкурентов; вешаете пиксель на медийку, если она есть; DMP оставляете на потом. Догон по поведению на сайте настраивается параллельно и разобран отдельно — в материале про ретаргетинг по вовлечённости.

Главное

Яндекс Аудитории закрывают ту часть таргетинга, до которой счётчик на сайте физически не дотягивается: люди из вашей CRM, посетители конкретной точки на карте, зрители медийного баннера, похожая на клиентов аудитория. Порядок внедрения простой: залейте базу, разбитую на 3–4 осмысленные группы, соберите look-alike от лучшей из них, добавьте гео вокруг своих точек и точек конкурентов, а DMP оставьте на момент, когда свои данные закончатся. Дальше держите сегменты живыми: обновляйте файл раз в месяц, проверяйте охват после каждой перезаливки и правьте корректировки по фактическому CPA. Час работы в интерфейсе Аудиторий обычно приносит больше, чем неделя перебора ключей в Директе. Всё получится.